大数据环境下内蒙古浩布高地区铅锌多金属矿智能矿产预测研究

传统机器学习算法已广泛应用于矿产预测,但面对地质大数据的高维稀疏、不平衡小样本等特性仍缺乏有效处理和分析的方法,设计适合地质大数据特点的机器学习算法是智能矿产预测亟需解决的新问题。本文以内蒙古浩布高地区的铅锌多金属矿产预测为例,提出了一种面向地质大数据的半监督协同训练矿产预测模型。首先对研究区地质找矿信息和地球化学异常信息进行定量分析,提取断裂构造、二叠系地层、燕山期侵入岩、地层与岩体接触带、围岩蚀变及Pb、Zn、Sn、Cu地球化学异常共9种找矿因子。然后利用递归特征消除法优选找矿因子组合,不包括Sn异常在内的8个找矿因子组合被选为最优组合。最后,利用支持向量机和随机森林算法作为基分类器进行半监督协同训练矿产预测,绘制成矿概率分布图。ROC曲线和预测度曲线分析结果表明,半监督协同训练模型的AUC值和预测效率都高于随机森林和支持向量机模型。研究结果也为大数据环境下的智能矿产预测提供了一种新的思路。     

高亚洲地区冰崩灾害的研究进展

在全球气候变化的背景下,冰崩灾害极有可能成为人类面临的新常态。特别是在高亚洲地区,冰崩灾害事件严重威胁"亚洲水塔"的命运和"第三极"的生态安全。因此,研究冰崩灾害事件对于保障"一带一路"国家战略的顺利实施和保护"一带一路"沿线国家的生产与生存环境具有重要的现实意义。通过梳理历史上有记录的几次冰崩灾害事件,系统介绍冰崩的发生过程;再从冰崩体的物质组成、冰崩体的运动特征、冰崩发生的可能原因以及冰崩的影响等方面总结了冰崩的研究内容;重点阐述了冰崩的研究方法;最后讨论了当前冰崩研究存在的问题,并从冰崩研究方法等角度展望了未来冰崩灾害事件的研究方向。     

青藏铁路对西藏各经济部门发展影响的定量评估

青藏铁路对西藏经济发展影响重大,定量评估其对各经济部门发展的影响程度,是全面评价铁路交通基础设施效益、分析未来冰冻圈变化对线性工程及经济社会重大影响的基础。将灰色关联分析法与投入产出法相结合,既填补了关联度分析的黑箱式缺陷,又弥补了西藏投入产出调查缺乏长时间序列数据的问题,以此来认识青藏铁路对西藏经济发展的影响机理与路径。以2006-2016年统计数据为基础,采用灰色关联度模型计算青藏铁路与西藏各经济部门发展的灰色关联度值,表明铁路运输水平与西藏地区生产总值（GDP）、第三产业高度相关,其中与货运邮电业、住宿餐饮业两个部门关联度达到了0.9以上。在灰色关联度结果的基础上,运用西藏2012年投入产出表及投入产出模型计算铁路的直接作用,以及对各经济部门的间接波及作用,研究发现：青藏铁路建设及运营的劳动密集程度高,且通过灰色关联度较高行业的产品及服务影响其他行业,以直接作用、后向和前向波及作用、消费波及作用三种路径对区域经济的发展产生重要影响,扣除消费波及作用的总体贡献达到41.7亿元,相当于2012年西藏GDP的5.95%。由于铁路交通基础设施重要的直接作用及间接波及作用,建议在工程条件适宜地区加快铁路运输网络建设,同时,将工程设施的社会经济效益纳入冰冻圈服务功能核算中。     

基于GIPL2模型的青藏高原活动层土壤热状况模拟研究

青藏高原活动层土壤热状况,对深入了解高原活动层的厚度变化特征、下垫面的热力作用以及对气候变化预测均有重要意义。利用GIPL2模型模拟青藏高原多年冻土区不同植被状况下活动层土壤热状况。模拟结果表明：模型在高寒草原（QT06）试验点模拟效果较好,高寒沼泽草甸（QT03）试验点的模拟效果较差,高寒草甸（QT01）、高寒荒漠草原（QT05）和高寒草原化草甸（QT04）试验点的模拟效果介于高寒草原试验点和高寒沼泽草甸试验点之间。QT01、QT03、QT04、QT05和QT06的土壤温度模拟值与观测值相比,均方根误差分别为0.67、1.29、0.73、0.7和0.56℃;相关系数分别为0.99、0.87、0.98、0.98和0.96;平均误差分别为0.37、0.61、0.31、0.45和0.16℃。QT06模拟结果较好,原因在于此点土壤质地变化不大,模型的分层与所取的参数更加接近此点的实际状况。QT03模拟结果较差,可能由于此地区土壤中存在砾石,在导热率参数化方案中没有考虑砾石含量,导致模拟结果偏差较大。总体而言,GIPL2模型对青藏高原活动层土壤热状况的模拟具有一定的优势,是一种模拟多年冻土区活动层土壤热状况较为理想的模型。     

长春地区粉质黏土导热系数与其物性参数相关性研究

为研究导热系数与影响因素之间的相关关系,建立导热系数的推算公式,以长春地区粉质黏土为研究对象,对原状土样的导热系数与其物理参数之间的相关性进行回归分析。制作9个重塑土样,测其相关的参数值,以验证回归方程的适用性。结果表明,回归分析建立导热系数与2个物理参数之间的关系式不成立;考虑天然密度、含水率和孔隙度为自变量,其分别对应的相关性系数T检验显著值(Sig)都0. 05,复决定系数为0. 886,建立的回归方程成立,自变量能准确解释因变量的变化,且含水率与导热系数呈负相关,天然密度和孔隙度呈正相关。重塑土样相关参数代入回归方程得到的导热系数值与实验实测值之间相对误差低于4%,验证了该回归方程的普遍性和适用性。     

逻辑回归模型在边坡稳定性分析中的应用

采用逻辑回归模型和确定性系数CF建立概率模型,使用收集到的22个边坡实例,将重度、内聚力、坡角、坡高、内摩擦角和孔隙压力比六个影响因子作为自变量,边坡状态作为因变量,应用SPSS取不同的滑坡概率P与不滑坡概率1-P的比值的自然对数Z进行回归分析。将获得的滑坡概率拟合模型反馈到样本参数上,对比其误差,选取Z=±10时的函数模型对另外8组边坡进行验证,证明预测模型的合理性。     

开敞式潮滩-潮沟系统发育演变动力机制——Ⅲ.海平面上升影响

为研究海平面上升对潮滩-潮沟系统的影响,以江苏中部粉砂淤泥质海岸为原型,建立变态物理模型,模拟研究在不同海平面潮汐过程作用下的潮沟发育和演变过程,分析了潮滩淹没历时、排水密度、潮沟断面形态等特征参数变化规律。研究表明:潮沟在发育初期伸长速率高于拓宽速率,最终趋于动态平衡;海平面上升后,潮滩淹没历时增加,露滩时间缩短,归槽水对潮沟底床的塑造作用减弱;平均归槽水流长度和Horton排水长度均随海平面上升呈现出减小趋势,潮沟的排水能力增强;潮沟断面宽深比服从对数正态分布,随着海平面上升,潮沟断面面积和宽深比均呈现出增大趋势,宽深比分布范围变广。     

A Study of the Extended-range Forecast for the Low Frequency Temperature and High Temperature Weather over the Lower Reaches of Yangtze River Valley in Summer

Based on the observational data, the variations of Intraseasonal Oscillation (ISO) of the daily temperatures and its relationships to the high temperature in summer over the lower reaches of the Yangtze River Valley (LYRV) were studied for the period of 1979-2011. It is found that the daily temperatures over LYRV in May-August was mainly of periodic oscillations of 1525, 3060 and 6070 days, and the interannual variation of the intensity of its 3060-day oscillation had a strongly positive correlation with the number of days with daily highest temperature over 35 ℃ in July-August. Low frequency components of daily temperature in the LYRV, and the principal components of the Eastern Asian 850 hPa low frequency temperature, over a time period ranging from 1979 to 2000, were used to establish the Extended Complex Autoregressive model (ECAR) on an extended-range forecast of the 3060-day low frequency temperature over the LYRV. A 11-year independent real-time extended-range forecast was conducted on the extended-range forecast of low frequency component of the temperature over the LYRV in May-August, for the period ranging from 2001 to 2011. These experimental results show that this ECAR model, which is based on a data-driven model, has a good forecast skill at the lead time of approximately 23 days, with a forecast ability superior to the traditional autoregressive (AR) model. Hence, the development and variation of the leading 3060-day modes for the Eastern Asian 850 hPa low frequency temperatures and temporal evolutions of their relationships to low frequency components of the temperature over the LYRV in summer are very helpful in predicting the persistent high temperature over the LYRV at a 20 to 25 days lead.     

页岩压裂影响因素三维模型数值分析

不同影响因素对页岩水力压裂效果有不同的影响。基于三维数值计算模型介绍了水力压裂的典型过程,针对水平最小主应力、页岩的弹性模量和渗透系数对压裂的影响进行了分析。结果表明:随着水平最小主应力的增加,裂缝高度也随之增加;随着页岩的弹性模量增加,裂缝的高度随之降低;随着渗透系数的增加,裂缝高度也随之增加;随着压裂液的黏度系数提高,裂缝的高度降低。     

Application of Geochemistry and VNIR Spectroscopy in Mapping Heavy Metal Pollution of Stream Sediments in the Takab Mining Area, NW of Iran

This study considered the possibility of using visible and near infrared (VNIR) spectral absorption feature parameters (SAFPs) in predicting the concentration and mapping the distribution of heavy metals in sediments of the Takab area. In total, 60 sediment samples were collected along main streams draining from the mining districts and tailing sites, in order to measure the concentration of As, Co, V, Cu, Cr, Ni, Hg, Ti, Pb and Zn and the reflectance spectra (350–2500 nm). The quantitative relationship between SAFPs (Depth500nm, R610/500nm, R1344/778nm, Area500nm, Depth2200nm, Area2200nm, Asym2200nm) and geochemical data were assessed using stepwise multiple linear regression (SMLR) and enter multiple linear regression (EMLR) methods. The results showed a strong negative correlation between Ni and Cr with Area2200nm, a significant positive correlation between As and Asym2200nm, Ni and Co with Depth2200nm, as well as Co, V and total values with Depth500nm. The EMLR method eventuated in a significant prediction result for Ni, Cr, Co and As concentrations based on spectral parameters, whereas the prediction for Zn, V and total value was relatively weak. The spatial distribution pattern of geochemical data showed that mining activities, along with the natural weathering of base metal occurrences and rock units, has caused high concentrations of heavy metals in sediments of the Sarough River tributaries.